ddm | Ausgabe 4 | 2020 29 Digitale Visionen technischen Skills mangelt es insbesondere an Expertise in den Bereichen Change Management und Transformation. Die Qualifizierung von z. B. AI-Developern und Data Scientists wird zum Standortfaktor. Des Weiteren fällt auf, dass in Deutschland Lösungen „aus der Schublade“ sehr gefragt sind: AI wird mehrheitlich „as a Service“ oder als Teil von Software-Lösungen eingekauft. Vor allem Cloudbasierte Lösungen tragen künstliche Intelligenz auch in weniger große Unternehmen. Im Ausland sind Data Science Modeling Tools populärer. Eine wichtige Erkenntnis der Studie lautet „AI steht häufig noch nicht oben auf der Konzern-Agenda“. Nur etwa die Hälfte der befragten Unternehmen in Deutschland macht übergreifende Vorgaben. Nur rund ein Viertel verfügt über eine umfassende, firmenweite AI-Strategie. AI wird hierzulande überwiegend auf Abteilungsebene umgesetzt. Im Ausland wird das Thema künstliche Intelligenz systematischer angegangen: In allen Vergleichsmärkten sind unternehmensweite AI-Strategien weiter verbreitet. Dies offenbart die fehlende Reife Deutschlands als AI-Anwendungsmarkt. Die wahrgenommenen Herausforderungen im Zuge von AI-Initiativen werden als divers beschrieben. Die meistgenannten Hindernisse fallen jedoch in den Bereich Data Issues (z. B. Datenschutz, Datenqualität, Bereinigung, Integration). Auch sei der Nachweis eines Mehrwertes von AI-Projekten nicht leicht zu erbringen. Daneben ist speziell CyberSecurity in allen Vergleichsmärkten ein zentrales Thema. Deutsche Unternehmen zeigen sich in dieser Hinsicht nicht überdurchschnittlich sensibel, aber insbesondere mit Blick auf z. B. den möglichen Diebstahl sensibler Daten / Algorithmen werden AI-Initiativen durchaus mit Sorge betrachtet. Dennoch wird der Mehrwert von AI-Projekten in vielen Dimensionen wahrgenommen – an erster Stelle steht dabei die Optimierung von Produkten und internen Abläufen. Und schon in den nächsten drei Jahren erwarten die befragten Experten deutliche Veränderungen von beruflichen Rollen und Anforderungen durch AI. Kurzüberblick 1. Technologien Für deutsche Unternehmen haben praktisch alle Varianten von künstlicher Intelligenz Relevanz. Besonders verbreitet sind Process Robotics und experten- oder regelbasierte Systeme, die jeweils in 67 % der befragten Unternehmen in Gebrauch sind. 2. Implementierung Statt AI aufwendig selbst zu entwickeln, verwenden zahlreiche Unternehmen AI-Lösungen „von der Stange“. 3. AI-Strategien Erst 25 % der befragten Unternehmen verfügen über eine umfassende AI-Strategie. Künstliche Intelligenz wird in Deutschland überwiegend auf Abteilungsebene umgesetzt, oft fehlt eine gesamthafte Unternehmenssicht. 4. Herausforderungen und Risiken Das Vertrauen in künstliche Intelligenz ist ausbaufähig, in großen Unternehmen wird AI auch mit Sorge betrachtet. Gerade hinsichtlich Cyber-Themen bestehen in Deutschland wie auch im Ausland Bedenken. 5. AI-Skills In deutschen Unternehmen fehlt es an AI-Skills. Am größten ist die Kompetenzlücke jedoch nicht etwa bei Technologie und IT. Stattdessen sind im AI-Kontext vordringlich ChangeManagement-und Transformations-Skills gefragt. Auf www2.deloitte.com kann kostenlos ein Download-Link zur Studie angefordert werden.
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